JP2015063216A - Avoidance control device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自車両に障害物を確実に回避させることができる回避制御装置に関する。 The present invention relates to an avoidance control device that can cause an own vehicle to reliably avoid an obstacle.
従来、例えば、特許文献１に記載された回避制御装置が知られている。この回避制御装置は、障害物検出部と、障害物到達領域推定部と、回避経路設定部と、制動力制御部とを有する。 Conventionally, for example, an avoidance control device described in Patent Document 1 is known. The avoidance control device includes an obstacle detection unit, an obstacle arrival area estimation unit, an avoidance route setting unit, and a braking force control unit.
障害物検出部は、カメラで車両前方にある障害物情報を検出する。障害物到達領域推定部は、障害物情報に基づいて障害物の移動予測状態を推定しその状態での障害物が検出時から所定の時間後までに到達し得る最大領域を推定到達領域として算出する。回避経路設定部は、車両が推定到達領域を回避可能な回避実行経路を設定する。制動力制御部は、設定された回避実行経路を実行させるべく制御機構を制御する。 The obstacle detection unit detects obstacle information in front of the vehicle with a camera. The obstacle arrival area estimation unit estimates the obstacle movement prediction state based on the obstacle information, and calculates the maximum area that the obstacle in that state can reach from the time of detection until a predetermined time later as the estimated arrival area To do. The avoidance route setting unit sets an avoidance execution route by which the vehicle can avoid the estimated arrival area. The braking force control unit controls the control mechanism to execute the set avoidance execution path.
しかしながら、特許文献１に記載された従来の回避制御装置においては、障害物情報に基づく移動情報を検出してから障害物の移動予測状態を推定し回避行動をとっていた。このため、障害物が動き始めないと、運転者が感じる潜在的なリスクを表すリスクポテンシャルを生成することができなかった。例えば、歩道に佇む人のように対象物が動いていないときには、リスクポテンシャルは生成できない。このため、回避のための制御目標値を決定することができなかった。 However, in the conventional avoidance control device described in Patent Document 1, after the movement information based on the obstacle information is detected, the movement prediction state of the obstacle is estimated and the avoidance action is taken. For this reason, unless the obstacle starts to move, a risk potential representing a potential risk felt by the driver cannot be generated. For example, a risk potential cannot be generated when an object is not moving like a person standing on a sidewalk. For this reason, the control target value for avoidance cannot be determined.
本発明は、対象物が動いていなくても回避のための制御目標値を的確に求めることができる回避制御装置を提供する。 The present invention provides an avoidance control device capable of accurately obtaining a control target value for avoidance even when an object is not moving.
本発明において、材質処理部は、材質検出部で検出された対象物の材質と材質情報記憶部からの複数の材質情報とに基づく対象物の材質の組み合わせと地図情報部からの材質位置の情報とに基づき対象物の材質を特定する。回避制御目標値算出部は、材質処理部で特定された対象物の材質と挙動検出部で検出された自車の挙動と自車位置検出部で検出された自車位置と材質位置との相対的な位置関係とに基づき、自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する。 In the present invention, the material processing unit includes a combination of the material of the object based on the material of the object detected by the material detection unit and a plurality of material information from the material information storage unit, and information on the material position from the map information unit. Based on the above, the material of the object is specified. The avoidance control target value calculation unit compares the material of the object identified by the material processing unit, the behavior of the vehicle detected by the behavior detection unit, and the vehicle position detected by the vehicle position detection unit and the material position. The control target value of the steering of the own vehicle and the vehicle speed is calculated based on the general positional relationship.
本発明によれば、回避制御目標値算出部は、材質処理部で特定された対象物の材質と挙動検出部で検出された自車の挙動と自車位置検出部で検出された自車位置と材質位置との相対的な位置関係とに基づき、自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する。従って、対象物が動いていなくても回避のための制御目標値を的確に求めることができる。 According to the present invention, the avoidance control target value calculation unit includes the material of the object specified by the material processing unit, the behavior of the host vehicle detected by the behavior detection unit, and the host vehicle position detected by the host vehicle position detection unit. Based on the relative positional relationship between the vehicle and the material position, the control target value of the steering of the own vehicle and the vehicle speed is calculated. Therefore, even if the target object is not moving, the control target value for avoidance can be obtained accurately.
以下、本発明の実施の形態の回避制御装置について図面を参照して説明する。 Hereinafter, an avoidance control apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の回避制御装置の構成を示すブロック図である。回避制御装置１０は、回避操作算出装置１１と車両運動制御部１２とを備える。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an avoidance control device according to the first embodiment. The avoidance control device 10 includes an avoidance operation calculation device 11 and a vehicle motion control unit 12.
回避操作算出装置１１は、車両（自車）が走行する道路上に障害物（対象物）が存在する場合、車両が障害物を回避することができる運転操作量を算出するものである。回避操作算出装置１１は、取得情報処理部３０、スペクトルデータベース３６、地図情報部３７、制御目標算出部４０を有する。 The avoidance operation calculation device 11 calculates a driving operation amount that allows the vehicle to avoid the obstacle when there is an obstacle (target object) on the road on which the vehicle (own vehicle) travels. The avoidance operation calculation device 11 includes an acquisition information processing unit 30, a spectrum database 36, a map information unit 37, and a control target calculation unit 40.
取得情報処理部３０と制御目標算出部４０は、メモリに格納されたプログラムからなり、このプログラムをマイクロプロセッサが実行することで取得情報処理部３０と制御目標算出部４０の機能が実現される。車両運動制御部１２は、回避操作算出装置１１により算出された運転操作量を実行することにより、車両に障害物を回避させるもので、操舵制御部２０、速度制御部２３を有する。 The acquired information processing unit 30 and the control target calculating unit 40 are composed of programs stored in a memory, and the functions of the acquired information processing unit 30 and the control target calculating unit 40 are realized by the microprocessor executing this program. The vehicle motion control unit 12 causes the vehicle to avoid an obstacle by executing the driving operation amount calculated by the avoidance operation calculating device 11, and includes a steering control unit 20 and a speed control unit 23.
取得情報処理部３０は、自車情報処理部３１、障害物情報処理部３２、自車位置検出部３３、前処理部３４、材質処理部３５を有する。制御目標算出部４０は、回避制御目標値算出部４１、回避判定部４２を有する。 The acquired information processing unit 30 includes a host vehicle information processing unit 31, an obstacle information processing unit 32, a host vehicle position detection unit 33, a preprocessing unit 34, and a material processing unit 35. The control target calculation unit 40 includes an avoidance control target value calculation unit 41 and an avoidance determination unit 42.
また、車両には、カメラ１３、車輪速センサ１４、ヨーレートセンサ１５、加速度センサ１６、材質検出センサ１７、舵角サーボコントローラ２１、舵角モータ２２、駆動輪モータコントローラ２４、加速系統２５、ブレーキ系統２６が設けられている。 The vehicle includes a camera 13, a wheel speed sensor 14, a yaw rate sensor 15, an acceleration sensor 16, a material detection sensor 17, a rudder angle servo controller 21, a rudder angle motor 22, a drive wheel motor controller 24, an acceleration system 25, and a brake system. 26 is provided.
カメラ１３は、車両に２台取り付けられ、車両の前方の対象物を撮像し、撮像された対象物の画像信号を障害物情報処理部３２に出力する。車輪速センサ１４は、車両の走行速度を検出するもので、車両のホイールの回転に比例するパルス信号を自車情報処理部３１に出力する。ヨーレートセンサ１５は、車両に生じるヨーレートを検出するもので、検出信号を自車情報処理部３１に出力する。 Two cameras 13 are attached to the vehicle, take an image of an object in front of the vehicle, and output an image signal of the imaged object to the obstacle information processing unit 32. The wheel speed sensor 14 detects the traveling speed of the vehicle, and outputs a pulse signal proportional to the rotation of the wheel of the vehicle to the host vehicle information processing unit 31. The yaw rate sensor 15 detects a yaw rate generated in the vehicle, and outputs a detection signal to the own vehicle information processing unit 31.
加速度センサ１６は、車両に生じる特定の方向の加速度を検出するもので、検出信号を自車情報処理部３１に出力する。カメラ１３、車輪速センサ１４、ヨーレートセンサ１５、及び加速度センサ１６は、本発明の車両の挙動を検出する挙動検出手段に対応する。 The acceleration sensor 16 detects acceleration in a specific direction generated in the vehicle, and outputs a detection signal to the vehicle information processing unit 31. The camera 13, the wheel speed sensor 14, the yaw rate sensor 15, and the acceleration sensor 16 correspond to behavior detection means for detecting the behavior of the vehicle of the present invention.
自車情報処理部３１は、車輪速センサ１４からのパルス信号、ヨーレートセンサ１５からの検出信号、加速度センサ１６からの検出信号に基づく車両の挙動を自車情報として処理し、回避制御目標値算出部４１に出力する。障害物情報処理部３２は、カメラ１３からの対象物の画像信号を障害物情報として処理し、回避制御目標値算出部４１に出力する。 The own vehicle information processing unit 31 processes the behavior of the vehicle based on the pulse signal from the wheel speed sensor 14, the detection signal from the yaw rate sensor 15, and the detection signal from the acceleration sensor 16 as own vehicle information, and calculates an avoidance control target value. Output to the unit 41. The obstacle information processing unit 32 processes the image signal of the target object from the camera 13 as obstacle information and outputs it to the avoidance control target value calculation unit 41.
材質検出センサ１７は、対象物の材質を検出するもので、検出信号を前処理部３４に出力する。材質検出センサ１７は、本発明の材質検出手段に対応し、分光器１８を有する。分光器１８は、対象物からの光をフーリエ変換して波長に対するスペクトル強度を求め、このスペクトル強度を計測データとして前処理部３４に出力する。前処理部３４は、材質検出センサ１７からのスペクトル強度に対して所定の処理を施して材質処理部３５に出力する。 The material detection sensor 17 detects the material of the object and outputs a detection signal to the preprocessing unit 34. The material detection sensor 17 corresponds to the material detection means of the present invention and has a spectroscope 18. The spectroscope 18 Fourier-transforms the light from the object to obtain the spectral intensity with respect to the wavelength, and outputs this spectral intensity as measurement data to the preprocessing unit 34. The pre-processing unit 34 performs a predetermined process on the spectral intensity from the material detection sensor 17 and outputs the result to the material processing unit 35.
地図情報部３７は、道路、建物の材質及び材質の位置の情報を有する。スペクトルデータベース３６は、本発明の材質情報記憶手段に対応し、対象物の複数の材質のスペクトルの情報（材質情報）を記憶する。 The map information unit 37 includes information on roads, building materials, and material positions. The spectrum database 36 corresponds to the material information storage means of the present invention, and stores spectrum information (material information) of a plurality of materials of the object.
材質処理部３５は、材質検出センサ１７により検出された対象物の材質とスペクトルデータベース３６に記憶された対象物の複数の材質情報と地図情報部３７からの材質及び材質の位置の情報とに基づき対象物の材質を特定する。材質処理部３５は、特定された対象物の材質情報を回避制御目標値算出部４１に出力する。 The material processing unit 35 is based on the material of the object detected by the material detection sensor 17, the plurality of material information of the object stored in the spectrum database 36, and information on the material and the position of the material from the map information unit 37. Identify the material of the object. The material processing unit 35 outputs the material information of the identified object to the avoidance control target value calculation unit 41.
自車位置検出部３３は、道路内での自車位置を検出し、検出信号を回避制御目標値算出部４１に出力する。回避制御目標値算出部４１は、材質処理部３５で特定された材質情報と自車情報処理部３１からの自車の挙動情報と自車位置検出部３３で検出された自車位置と材質の位置との相対的な位置関係とに基づき自車の操舵と車両速度の回避制御目標値を算出する。回避制御目標値算出部４１は、算出した回避制御目標値を回避判定部４２に出力する。 The own vehicle position detection unit 33 detects the own vehicle position in the road and outputs a detection signal to the avoidance control target value calculation unit 41. The avoidance control target value calculation unit 41 includes the material information specified by the material processing unit 35, the behavior information of the vehicle from the vehicle information processing unit 31, and the vehicle position and material detected by the vehicle position detection unit 33. Based on the relative positional relationship with the position, the vehicle steering and target vehicle speed avoidance control target values are calculated. The avoidance control target value calculation unit 41 outputs the calculated avoidance control target value to the avoidance determination unit 42.
回避判定部４２は、回避制御目標値算出部４１で算出された回避制御目標値を判定し、判定出力に応じた信号を舵角サーボコントローラ２１又は駆動輪モータコントローラ２４に出力する。舵角サーボコントローラ２１は、回避判定部４２からの信号に応じた操舵角（操舵量）を目標とするサーボ制御を実行する。舵角モータ２２は、運転者の操作とは別に、舵角サーボコントローラ２１からの信号に応じて操舵を行う。 The avoidance determination unit 42 determines the avoidance control target value calculated by the avoidance control target value calculation unit 41, and outputs a signal corresponding to the determination output to the steering angle servo controller 21 or the drive wheel motor controller 24. The rudder angle servo controller 21 executes servo control targeting the steering angle (steering amount) according to the signal from the avoidance determination unit 42. The steering angle motor 22 performs steering according to a signal from the steering angle servo controller 21 separately from the operation of the driver.
ブレーキ系統２６は、車両の４つのタイヤのそれぞれに設けられており、各タイヤの回転をそれぞれ制動制御可能である。この各ブレーキ系統２６及び加速系統２５には、駆動輪モータコントローラ２４が接続されている。 The brake system 26 is provided in each of the four tires of the vehicle, and the braking of each tire can be controlled by braking. A drive wheel motor controller 24 is connected to each brake system 26 and acceleration system 25.
次にこのように構成された第１の実施形態の回避制御装置の動作を図１乃至図７を参照しながら詳細に説明する。図２は第１の実施形態の回避制御装置の処理を示すフローチャートである。 Next, the operation of the avoidance control apparatus according to the first embodiment configured as described above will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing the processing of the avoidance control device of the first embodiment.
まず、カメラ１３で対象物を撮像し、高さをもつ障害物を検出し（ステップＳ１１）、障害物情報処理部３２は、カメラ１３からの障害物情報に基づき障害物の高さ判定を行い、判定結果を回避制御目標値算出部４１に出力する。 First, an object is imaged by the camera 13, an obstacle having a height is detected (step S11), and the obstacle information processing unit 32 determines the height of the obstacle based on the obstacle information from the camera 13. The determination result is output to the avoidance control target value calculation unit 41.
次に、材質検出センサ１７で対象物の材質を検出する（ステップＳ１２）。材質検出センサ１７に有する分光器１８は、対象物からの光をフーリエ変換して波長に対するスペクトル強度を求め、このスペクトル強度を計測データとして前処理部３４に出力する。この計測データの一例を図３（ａ）に示す。図３（ａ）に示す計測データは、横軸が波長であり、縦軸がスペクトル強度である。 Next, the material of the object is detected by the material detection sensor 17 (step S12). The spectroscope 18 included in the material detection sensor 17 obtains the spectral intensity with respect to the wavelength by Fourier transforming the light from the object, and outputs the spectral intensity as measurement data to the preprocessing unit 34. An example of this measurement data is shown in FIG. In the measurement data shown in FIG. 3A, the horizontal axis is the wavelength and the vertical axis is the spectral intensity.
次に、材質処理部３５は、スペクトルデータベース３６から対象物の複数の材質のスペクトルを読み出す（ステップＳ１３）。図４にスペクトルデータベース３６内の対象物の複数の材質のスペクトルを示す。図４には、左側に対象物の画像、右側に人肌、動物表皮、植物、金属・車塗料、コンクリート、アスファルトの６つの材質のスペクトルが表されている。各々の材質において、横軸は波長であり、縦軸はスペクトル強度である。図４から、各材質毎に、波長及びスペクトル強度が異なっていることがわかる。 Next, the material processing unit 35 reads the spectra of the plurality of materials of the object from the spectrum database 36 (step S13). FIG. 4 shows a spectrum of a plurality of materials of the object in the spectrum database 36. In FIG. 4, the image of the object is shown on the left side, and the spectra of the six materials of human skin, animal epidermis, plant, metal / car paint, concrete, and asphalt are shown on the right side. In each material, the horizontal axis represents wavelength and the vertical axis represents spectral intensity. FIG. 4 shows that the wavelength and the spectral intensity are different for each material.
次に、材質処理部３５は、地図情報部３７からの道路、建物の材質情報及び材質の位置の情報を読み出す（ステップＳ１４）。図３（ｂ）に材質情報及び材質の位置の情報を含む地図情報を示す。この地図情報には、道路Ｒ１，Ｒ２、建物Ｂ１〜Ｂ４、対象物Ｏｂ１〜Ｏｂ３が配置され、互いに直交する道路Ｒ１，Ｒ２、建物Ｂ１〜Ｂ４の材質及びその材質の位置の情報が含まれている。 Next, the material processing unit 35 reads road and building material information and material position information from the map information unit 37 (step S14). FIG. 3B shows map information including material information and material position information. This map information includes roads R1, R2, buildings B1-B4, and objects Ob1-Ob3, and includes information on the materials of the roads R1, R2 and buildings B1-B4 orthogonal to each other and the positions of the materials. Yes.
次に、材質処理部３５は、材質検出センサ１７により検出された対象物の材質とスペクトルデータベース３６に記憶された対象物の複数の材質情報と地図情報部３７からの材質及び材質の位置の情報とに基づき対象物の材質を特定する。 Next, the material processing unit 35 includes the material of the object detected by the material detection sensor 17, the plurality of material information of the object stored in the spectrum database 36, and the information of the material and the position of the material from the map information unit 37. Based on the above, the material of the object is specified.
即ち、材質処理部３５は、材質検出センサ１７からの計測データとスペクトルデータベース３６からの対象物の材質のスペクトルとを比較することにより、対象物の材質の候補を絞り込む。また、材質処理部３５は、地図情報部３７からの地図上のどのあたりに対象物が存在するのかによって、最終的に対象物の材質を特定する。この場合、材質のクラス分類が行えるような識別器によって対象物の材質の候補を絞り込んでいく。 That is, the material processing unit 35 compares the measurement data from the material detection sensor 17 with the spectrum of the material of the object from the spectrum database 36 to narrow down the material candidates for the object. In addition, the material processing unit 35 finally specifies the material of the object depending on where the object exists on the map from the map information unit 37. In this case, candidates for the material of the object are narrowed down by a discriminator capable of classifying the material.
材質処理部３５は、スペクトル強度、スペクトル面積、スペクトル間の中心距離を表すスペクトル重心間距離を評価軸として、材質検出センサ１７からの計測データのスペクトルとスペクトルデータベース３６のスペクトルとを比較する。マルチアレイセンサを用いてスペクトルを２Ｄ画像で取得した場合に、画像上のどこにスペクトルがあるかが重要である。 The material processing unit 35 compares the spectrum of the measurement data from the material detection sensor 17 with the spectrum of the spectrum database 36 using the spectral intensity, the spectral area, and the spectral center-of-gravity distance representing the central distance between the spectra as the evaluation axis. When a spectrum is acquired as a 2D image using a multi-array sensor, it is important where the spectrum is on the image.
材質処理部３５は、図５（ａ）に示すように、入力部３５１、判定部３５２、出力部３５３を有する。入力部３５１は、スペクトル強度、スペクトル面積、スペクトル重心間距離を入力する。図５（ｂ）に、人肌、布、金属塗料の重心間距離とスペクトル強度との関係を示す。判定部３５２は、スペクトル強度、スペクトル面積、スペクトル重心間距離に基づき人肌、布、金属塗料などのクラス分類を行い、出力部３５３は、クラス分類を出力する。 As shown in FIG. 5A, the material processing unit 35 includes an input unit 351, a determination unit 352, and an output unit 353. The input unit 351 inputs spectral intensity, spectral area, and spectral centroid distance. FIG. 5B shows the relationship between the distance between the centers of gravity of human skin, cloth, and metal paint and the spectral intensity. The determination unit 352 classifies human skin, cloth, metal paint, and the like based on the spectrum intensity, the spectrum area, and the distance between the spectrum centroids, and the output unit 353 outputs the class classification.
また、材質処理部３５は、地図情報部３７からの地図情報と物性とを比較する例として、複数の対象物が縁石上に等間隔に並んで存在する場合には複数の対象物をポールと見なすことができる。また、対象物が横断歩道の前に密集している場合には、その対象物を人と見なすことができる。 In addition, as an example of comparing the map information from the map information unit 37 and the physical properties, the material processing unit 35 sets the plurality of objects as poles when there are a plurality of objects arranged at equal intervals on the curb. Can be considered. In addition, when the objects are crowded in front of the pedestrian crossing, the objects can be regarded as a person.
図６に、対象物が人、自転車、バイク、自販機及びゴミ容器であるときに、マルチアレイセンサを用いてスペクトルを２Ｄ画像で取得した際のイメージ図を示す。図６（ａ）は、対象物が人であり、図６（ｂ）は対象物が自転車であり、図６（ｃ）は対象物がバイクであり、図６（ｄ）は自販機及びゴミ容器である。 FIG. 6 shows an image when a spectrum is acquired as a 2D image using a multi-array sensor when the object is a person, a bicycle, a motorcycle, a vending machine, and a garbage container. 6A is a person, FIG. 6B is a bicycle, FIG. 6C is a motorcycle, and FIG. 6D is a vending machine and a trash container. It is.
図６（ａ）に示すように、対象物が人である場合、スペクトルの２Ｄ画像は肌の露出部分が人肌５１として、衣類などは布５２のスペクトルが得られる。同様に、図６（ｂ）に示すように、対象物が自転車である場合、人肌５１と布５２と金属塗料５３とのスペクトルが得られる。 As shown in FIG. 6A, when the object is a person, the 2D image of the spectrum has the exposed part of the skin as the human skin 51, and the cloth or the like has the spectrum of the cloth 52. Similarly, as shown in FIG. 6B, when the object is a bicycle, spectra of the human skin 51, the cloth 52, and the metal paint 53 are obtained.
図６（ｃ）に示すように、対象物がバイクである場合、ヘルメットがプラ塗料５４、布５２、金属塗料５３、太いタイヤはゴム５５のスペクトルが得られる。図６（ｄ）に示すように、対象物が自販機及びゴミ容器である場合、自販機が金属塗料５３、ゴミ容器がプラ塗料５４のスペクトルが得られる。 As shown in FIG. 6C, when the object is a motorcycle, a spectrum of a plastic paint 54, a cloth 52, a metal paint 53 and a rubber tire 55 is obtained for a helmet. As shown in FIG. 6D, when the object is a vending machine and a trash container, the spectrum of the metal paint 53 is obtained from the vending machine and the plastic paint 54 is obtained from the trash container.
このように、対象物の属性の組み合わせがスペクトルの２Ｄ画像上から求めることができる。自動車にとって、必要な情報は、対象物の組み合わせではなく、一意な情報である方が制御目標値を決め易いので、ここでは、対象物の属性の組み合わせから一意な情報の決め方を説明する。 Thus, the combination of the attributes of the object can be obtained from the 2D image of the spectrum. For automobiles, the necessary information is not a combination of objects but unique information, and it is easier to determine a control target value. Therefore, here, how to determine unique information from combinations of attributes of objects will be described.
一意な情報を得るために、図７に示すオントロジーツリーを用いる。オントロジーツリーとは、物を構成するパーツとパーツ同士の関係性をツリーで表現したものである。ツリーは、ノードとリンクとで表され、矢印の先はノードの親であることを意味する。オントロジーツリーを用いれば、ノード同士の繋がりと、リンクの意味（否定、論理積、論理和、含意、同値などの論理記号と限量記号）によって、対象物が人であるのか、自転車であるのか、バイクであるのかを一意に決めることができる。 In order to obtain unique information, the ontology tree shown in FIG. 7 is used. The ontology tree is a representation of the relationship between the parts that make up an object and the parts. The tree is represented by a node and a link, and the point of the arrow means the parent of the node. Using the ontology tree, depending on the connection between nodes and the meaning of the link (logical symbols and quantifiers such as negation, logical product, logical sum, implication, equivalence, etc.), whether the object is a person or a bicycle, You can uniquely determine if it is a motorcycle.
次に、材質処理部３５が対象物の属性（最終的な材質）を特定すると、回避制御目標値算出部４１は、材質処理部３５からの対象物の属性（最終的な材質）に基づき、自車の制御に必要な対象物の移動遷移確率を求める。即ち、回避制御目標値算出部４１は、移動遷移確率により材質による障害物の移動可能性を推定する（ステップＳ１６）。 Next, when the material processing unit 35 specifies the attribute (final material) of the object, the avoidance control target value calculation unit 41 is based on the attribute (final material) of the object from the material processing unit 35. The movement transition probability of the object necessary for the control of the host vehicle is obtained. That is, the avoidance control target value calculation unit 41 estimates the possibility of movement of the obstacle due to the material based on the movement transition probability (step S16).
次に、車両の挙動が各センサ１４〜１６で検出され、車両の挙動を示す信号が自車情報処理部３１を介して回避制御目標値算出部４１に読み込まれる（ステップＳ１７）。その後、回避制御目標値算出部４１は、障害物情報処理部３２からの障害物の位置と自車位置検出部３３からの自車位置との相対的位置を算出する（ステップＳ１８）。 Next, the behavior of the vehicle is detected by each of the sensors 14 to 16, and a signal indicating the behavior of the vehicle is read into the avoidance control target value calculation unit 41 via the own vehicle information processing unit 31 (step S17). Thereafter, the avoidance control target value calculation unit 41 calculates the relative position between the position of the obstacle from the obstacle information processing unit 32 and the vehicle position from the vehicle position detection unit 33 (step S18).
回避判定部４２は、回避制御目標値算出部４１で算出された移動遷移確率と、障害物の位置と自車位置との相対的位置とに基づき、操舵か車両速度とのどちらで回避するのかを決定する（ステップＳ１９）。操舵に決定された場合には舵角サーボコントローラ２１が起動され、車両速度に決定された場合には駆動輪モータコントローラ２４が起動される。 Based on the movement transition probability calculated by the avoidance control target value calculation unit 41 and the relative position between the position of the obstacle and the own vehicle position, the avoidance determination unit 42 avoids by steering or vehicle speed. Is determined (step S19). When the steering is determined, the steering angle servo controller 21 is activated. When the vehicle speed is determined, the driving wheel motor controller 24 is activated.
回避制御目標値算出部４１は、対象物がいる場所（対象物位置）と自車が走行しているレーン（自車位置）とに応じて制御のためのパラメータ（起動生成の範囲を決める最適演算因子、経路を決める経路決定因子、速度を決める速度決定因子）を算出する。これらの因子は図８を用いて算出される。 The avoidance control target value calculation unit 41 is a parameter for control (optimum for determining a start generation range) according to a place where the object is located (object position) and a lane where the vehicle is traveling (vehicle position). Calculation factor, route determining factor for determining the route, and speed determining factor for determining the speed). These factors are calculated using FIG.
対象物が人である場合、電柱である場合に比べて移動する確率が高いので、移動遷移確率を５０と設定する。対象物が歩道にいて、自車が低速レーンにいる場合には、最適演算因子と経路決定因子である各物理量の重み付けを小さくし、速度決定因子の重み付けを中程度に設定する。経路決定因子の重み付けを小さくすると、対象物との横位置をわずかにとり、速度決定因子の重み付けが中程度になると中程度の減速が行われるようになる。 When the object is a person, the probability of moving is higher than when the object is a utility pole, so the moving transition probability is set to 50. When the object is on a sidewalk and the vehicle is in a low-speed lane, the weighting of each physical quantity that is an optimal calculation factor and a route determining factor is reduced, and the weighting of the speed determining factor is set to a medium level. If the weight of the route determination factor is reduced, the lateral position with respect to the object is slightly taken, and if the speed determination factor is moderately weighted, moderate deceleration is performed.
対象物が人である場合、電柱である場合に比べて移動する確率が高いので、移動遷移確率を５０と設定する。対象物が歩道にいて、自車が高速レーン（追い越しレーン）にいる場合には、最適演算因子と経路決定因子である各物理量の重み付けを一定にし、速度決定因子の重み付けを小さく設定する。経路決定因子の重み付けが一定の場合、対象物の発見前後で経路は変わらない。速度決定因子の重み付けを小さくすると、僅かに（緩やかに）減速するようになる。 When the object is a person, the probability of moving is higher than when the object is a utility pole, so the moving transition probability is set to 50. When the object is on a sidewalk and the vehicle is in a high-speed lane (passing lane), the weight of each physical quantity that is an optimal calculation factor and a route determination factor is set constant, and the weight of the speed determination factor is set small. When the weight of the route determinant is constant, the route does not change before and after the object is found. Decreasing the weight of the speed determining factor results in a slight (slow) deceleration.
対象物が人である場合、電柱である場合に比べて移動する確率が高いので、移動遷移確率を５０と設定する。対象物が路上にいて、自車が低速レーンにいる場合には、最適演算因子と経路決定因子と速度決定因子である各物理量の重み付けを高く設定する。経路決定因子の重み付けを高くすると、対象物との横位置を大きくとり、速度決定因子の重み付けを高くすると、急減速するようになる。 When the object is a person, the probability of moving is higher than when the object is a utility pole, so the moving transition probability is set to 50. When the object is on the road and the vehicle is in a low-speed lane, the weighting of each physical quantity that is the optimum calculation factor, the route determination factor, and the speed determination factor is set high. When the weight of the route determination factor is increased, the lateral position with respect to the object is increased, and when the weight of the speed determination factor is increased, the vehicle decelerates rapidly.
対象物が人である場合、電柱である場合に比べて移動する確率が高いので、移動遷移確率を５０と設定する。対象物が路上にいて、自車が高速レーン（追い越しレーン）にいる場合には、最適演算因子と経路決定因子である各物理量の重み付けを小さく、速度決定因子の重み付けを高く設定する。経路決定因子の重み付けを小さくすると、対象物との横位置を高速レーン内でわずかにとり、速度決定因子の重み付けを高くすると、急減速するようになる。 When the object is a person, the probability of moving is higher than when the object is a utility pole, so the moving transition probability is set to 50. When the object is on the road and the host vehicle is in a high-speed lane (passing lane), the weight of each physical quantity that is the optimum calculation factor and the route determination factor is set small, and the weight of the speed determination factor is set high. If the weight of the route determinant is reduced, the lateral position with respect to the object is slightly set in the high-speed lane, and if the weight of the speed determinant is increased, the vehicle decelerates rapidly.
対象物が電柱である場合には、対象物の発見前後で全ての物理量の重み付けをかえないように設定する。これは、対象物の発見前と同じ制御目標値で、対象物の側方を通過することを意味する。 When the object is a utility pole, the setting is made so that weighting of all physical quantities is not changed before and after the object is discovered. This means that the object passes the side of the object with the same control target value as before the object is found.
回避制御目標値算出部４１は、対象物の位置と自車位置との相対位置と、移動遷移確率と最適演算因子と経路決定因子と速度決定因子と回避の種類（操舵又は車両速度）に基づき回避のための制御目標値を算出する（ステップＳ２０）。 The avoidance control target value calculation unit 41 is based on the relative position between the position of the target object and the vehicle position, the movement transition probability, the optimum calculation factor, the route determination factor, the speed determination factor, and the type of avoidance (steering or vehicle speed). A control target value for avoidance is calculated (step S20).
さらに、回避が終了したかどうかが判定される（ステップＳ２１）、回避が終了しない場合には、ステップＳ１１に戻る。 Further, it is determined whether or not the avoidance has ended (step S21). If the avoidance does not end, the process returns to step S11.
このように、第１の実施形態の回避制御装置によれば、材質検出センサ１７は、対象物が停止している状態において対象物の材質を検出する。材質処理部３５は、検出された対象物の材質の組み合わせとその対象物の位置及び材質を表す地図情報とに基づき対象物の材質を特定する。回避制御目標値算出部４１は、材質処理部３５で特定された対象物の材質と挙動検出部で検出された自車の挙動と自車位置検出部３３で検出された自車位置と材質位置との相対的な位置関係とに基づき、自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する。 Thus, according to the avoidance control device of the first embodiment, the material detection sensor 17 detects the material of the object in a state where the object is stopped. The material processing unit 35 specifies the material of the object based on the detected combination of the material of the object and map information representing the position and material of the object. The avoidance control target value calculation unit 41 includes the material of the object specified by the material processing unit 35, the behavior of the vehicle detected by the behavior detection unit, and the vehicle position and material position detected by the vehicle position detection unit 33. Based on the relative positional relationship between the vehicle and the vehicle, the control target value of the steering of the own vehicle and the vehicle speed is calculated.
従って、対象物が動いていなくても対象物の材質の種類さえわかれば、自車の操舵と車速の制御目標値を的確に求めることができる。 Therefore, even if the object is not moving, if the type of the material of the object is known, it is possible to accurately obtain the steering target of the own vehicle and the control target value of the vehicle speed.
例えば、対象物が電柱や自販機である場合には、対象物の横を減速せずに自車が通過することができる。対象物が人である場合、減速して回避するように制御目標値を決め、対象物が自転車やバイクである場合、操舵で回避するように制御目標値を決めることができる。 For example, when the object is a utility pole or a vending machine, the vehicle can pass without decelerating the side of the object. When the object is a person, the control target value can be determined so as to avoid it by decelerating, and when the object is a bicycle or a motorcycle, the control target value can be determined so as to be avoided by steering.
また、対象物を概略的に６つの人、金属、植物、コンクリート、動物、ビニルの類にクラス分類できるとすると、対象物が人やバイクなどの場合に限って、対象物が動かなくても的確に回避行動が取れるようになる。これにより、一部の分類に対しては、確実に回避行動をとれるようになり、割合で示すと、３３％（＝２／６×１０）だけ精度を向上できる。 Also, if the target can be roughly classified into six people, metal, plant, concrete, animal, vinyl, etc., the target will not move even if the target is a person or a motorcycle. The avoidance action can be taken accurately. As a result, the avoidance action can be surely taken for a part of the classification, and the accuracy can be improved by 33% (= 2/6 × 10) in terms of percentage.
（第２の実施形態）
図９に、本発明の第２の実施形態の回避制御装置の構成を示す。図９に示す第２の実施形態の回避制御装置は、図１に示す第１の実施形態の回避制御装置に対して、材質を最終的に特定するオントロジーツリー（図７）を削除するとともに、材質処理部３５ａ、回避制御目標値算出部４１ａを用いた点が異なる。
(Second Embodiment)
FIG. 9 shows the configuration of an avoidance control apparatus according to the second embodiment of the present invention. The avoidance control device of the second embodiment shown in FIG. 9 deletes the ontology tree (FIG. 7) that finally specifies the material from the avoidance control device of the first embodiment shown in FIG. The difference is that the material processing unit 35a and the avoidance control target value calculation unit 41a are used.
材質処理部３５ａは、材質検出センサ１７で検出された対象物の材質とスペクトルデータベース３６からの複数の材質情報とに基づき対象物の材質の組み合わせを得る（図３（ａ）、図４、図６の処理）。 The material processing unit 35a obtains a combination of the material of the object based on the material of the object detected by the material detection sensor 17 and a plurality of material information from the spectrum database 36 (FIG. 3 (a), FIG. 4, FIG. Process 6).
回避制御目標値算出部４１ａは、材質処理部３５ａで得られた対象物の材質の組み合わせと自車の挙動と自車位置検出部３３で検出された自車位置と材質位置との相対的な位置関係とに基づき自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する。 The avoidance control target value calculation unit 41a is a relative combination of the material of the object obtained by the material processing unit 35a, the behavior of the own vehicle, and the vehicle position detected by the vehicle position detection unit 33 and the material position. Based on the positional relationship, the control target value of the steering of the own vehicle and the vehicle speed is calculated.
このように、第２の実施形態の回避制御装置によれば、材質処理部３５ａが対象物の材質の組み合わせを得るのみで対象物の最終的な材質を特定しない。回避制御目標値算出部４１ａは、材質処理部３５ａからの対象物の材質の組み合わせと、自車の挙動と、自車位置と材質位置との相対的な位置関係とに基づき、自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する。従って、処理が短縮されるので、より迅速な回避行動が取れるようになる。 Thus, according to the avoidance control device of the second embodiment, the material processing unit 35a only obtains the combination of the materials of the object, and does not specify the final material of the object. The avoidance control target value calculation unit 41a steers the vehicle based on the combination of the material of the object from the material processing unit 35a, the behavior of the vehicle, and the relative positional relationship between the vehicle position and the material position. And the control target value of the vehicle speed is calculated. Therefore, since the process is shortened, a quicker avoidance action can be taken.
（第３の実施形態）
第１の実施形態及び第２の実施形態の回避制御装置では、対象物の材質から制御目標値を算出していた。この方法は、解の組み合わせ問題から回避行動を決めるやり方になっているため、ファジー推論のような方策で制御目標値を決める必要があった。
(Third embodiment)
In the avoidance control devices of the first embodiment and the second embodiment, the control target value is calculated from the material of the object. In this method, the avoidance action is determined from the solution combination problem, so it is necessary to determine the control target value by a measure such as fuzzy inference.
第３の実施形態の回避制御装置では、材質が移動する可能性を確率や危険度のようなリスクを表現する中間物理量を介して制御目標値を決めるようにした。 In the avoidance control apparatus according to the third embodiment, the control target value is determined via an intermediate physical quantity that expresses a risk such as a probability or a risk level.
図１０に、本発明の第３の実施形態の回避制御装置の構成を示す。図１０に示す第３の実施形態の回避制御装置は、図１に示す第１の実施形態の回避制御装置に対して、材質を最終的に特定するオントロジーツリー（図７）を削除する。また、第３の実施形態の回避制御装置は、材質処理部３５ｂ、前述した確率の一例である移動遷移確率を算出する回避制御目標値算出部４１ｂを用いた点が異なる。 In FIG. 10, the structure of the avoidance control apparatus of the 3rd Embodiment of this invention is shown. The avoidance control apparatus of the third embodiment shown in FIG. 10 deletes the ontology tree (FIG. 7) that finally specifies the material from the avoidance control apparatus of the first embodiment shown in FIG. Moreover, the avoidance control apparatus of 3rd Embodiment differs in the point using the avoidance control target value calculation part 41b which calculates the movement transition probability which is an example of the probability mentioned above, and the material processing part 35b.
材質処理部３５ｂは、材質検出センサ１７で検出された対象物の材質とスペクトルデータベース３６からの複数の材質情報とに基づき対象物の材質の組み合わせを得る（図３（ａ）、図４、図６の処理）。 The material processing unit 35b obtains a combination of the material of the object based on the material of the object detected by the material detection sensor 17 and a plurality of material information from the spectrum database 36 (FIG. 3A, FIG. 4, FIG. Process 6).
回避制御目標値算出部４１ｂは、材質処理部３５ｂで得られた対象物の材質の組み合わせに基づき対象物が所定時間に移動し得る移動遷移確率を算出し、算出された移動遷移確率に基づき自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する。 The avoidance control target value calculation unit 41b calculates a movement transition probability that the object can move in a predetermined time based on the combination of the material of the object obtained by the material processing unit 35b, and automatically calculates the movement control probability based on the calculated movement transition probability. The control target value of the vehicle steering and the vehicle speed is calculated.
図１１に、本発明の第３の実施形態の回避制御装置の移動遷移確率を示す。図１１に示す例では、隣接する材質の組み合わせをＧ１，Ｇ２，Ｇ３とし、Ｇ１が人肌でＧ２が布である場合、移動遷移確率は５０％である。また、Ｇ１が人肌でＧ２が布でＧ３が金属である場合、移動遷移確率は７５％である。Ｇ１が金属でＧ２がプラである場合、移動遷移確率は０％である。 In FIG. 11, the movement transition probability of the avoidance control apparatus of the 3rd Embodiment of this invention is shown. In the example shown in FIG. 11, when the combination of adjacent materials is G1, G2, and G3, and G1 is human skin and G2 is cloth, the movement transition probability is 50%. When G1 is human skin, G2 is cloth, and G3 is metal, the movement transition probability is 75%. When G1 is metal and G2 is plastic, the movement transition probability is 0%.
回避制御目標値算出部４１ｂは、この移動遷移確率に基づき、対象物に対して経路で回避すべきか、車両速度で回避すべきかを決める。これにより、一つの定量値である移動遷移確率に基づき簡単な数式でも制御目標値を決めることができるようになる。 The avoidance control target value calculation unit 41b determines whether to avoid the object by the route or the vehicle speed based on the movement transition probability. As a result, the control target value can be determined even with a simple mathematical expression based on the movement transition probability which is one quantitative value.
（第４の実施形態）
第１の実施形態乃至第３の実施形態の回避制御装置は、いずれも時間に伴う対象物の材質の見えの変化を、制御の仕方を決める際に考慮している。
(Fourth embodiment)
Each of the avoidance control apparatuses according to the first to third embodiments takes into account the change in the appearance of the material of the object over time when determining the control method.
第４の実施形態の回避制御装置は、所定の時間が経過する前後の、材質の組み合わせを比較して、所定の時間が経過した後に材質の組み合わせの一部が見えなくなっていることが予測される場合に適用される。第４の実施形態の回避制御装置は、所定の時間経過する前の材質の組み合わせを用いて制御の仕方を決めるか、更に所定の時間が経過した後の材質の組み合わせを用いて制御の仕方を決めることを特徴とする。 The avoidance control device of the fourth embodiment compares the combination of materials before and after a predetermined time elapses, and it is predicted that a part of the combination of materials is invisible after the predetermined time elapses. Applicable when The avoidance control device according to the fourth embodiment determines a control method using a combination of materials before a predetermined time elapses, or further controls a control method using a combination of materials after a predetermined time elapses. It is characterized by deciding.
図１２に、本発明の第４の実施形態の回避制御装置の構成を示す。図１２に示す第４の実施形態の回避制御装置は、図１に示す第１の実施形態の回避制御装置に対して、履歴データベース４３を備えるとともに、材質処理部３５ｃが異なる。 In FIG. 12, the structure of the avoidance control apparatus of the 4th Embodiment of this invention is shown. The avoidance control device of the fourth embodiment shown in FIG. 12 is different from the avoidance control device of the first embodiment shown in FIG. 1 in having a history database 43 and a material processing unit 35c.
履歴データベース４３は、対象物の位置及び材質の履歴情報を記憶する。材質処理部３５ｃは、履歴データベース４３からの対象物の位置及び材質の履歴情報（過去の情報）に基づき、対象物の材質を特定する。 The history database 43 stores history information on the position and material of the object. The material processing unit 35 c identifies the material of the object based on the position information and material history information (past information) from the history database 43.
第４の実施形態の回避制御装置によれば、自車位置の変化や何らかの物質による遮蔽により対象物の見え方が変化しても、材質処理部３５ｃは、履歴データベース４３からの対象物の過去の位置及び材質の情報に基づき、対象物の材質を特定できる。 According to the avoidance control device of the fourth embodiment, even if the appearance of the object changes due to a change in the position of the own vehicle or a shielding by some substance, the material processing unit 35c stores the past of the object from the history database 43. The material of the object can be specified based on the position and material information.
即ち、自車の位置の変化に応じた対象物の見え方の変化、又は、対象物を一時的にロストし、再度、対象物が見えたときに見え方が変化しても、材質の位置や過去の材質の情報に基づき、材質を特定することができる。 That is, the change in the appearance of the object according to the change in the position of the vehicle, or even if the object is temporarily lost and the appearance changes when the object is seen again, the position of the material The material can be specified based on the information of the past material.
なお、本発明は、第１の実施の形態乃至第４の実施形態の回避制御装置に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。本発明は、例えば、第１の実施の形態の回避制御装置乃至第４の実施の形態の回避制御装置のいつくかを組み合わせた実施例にも適用することができる。 The present invention is not limited to the avoidance control device of the first to fourth embodiments, and the technical idea according to the present invention does not depart from other embodiments. Of course, various changes can be made in accordance with the design or the like. The present invention can also be applied to, for example, an example in which some of the avoidance control device according to the first embodiment to the avoidance control device according to the fourth embodiment are combined.
１０ 回避制御装置
１１ 回避操作算出装置
１２ 車両運動制御部
１３ カメラ
１４ 車輪速センサ
１５ ヨーレートセンサ
１６ 加速度センサ
１７ 材質検出センサ
１８ 分光器
２０ 操舵制御部
２１ 舵角サーボコントローラ
２２ 舵角モータ
２３ 速度制御部
２４ 駆動輪モータコントローラ
２５ 加速系統
２６ ブレーキ系統
３０ 取得情報処理部
３１ 自車情報処理部
３２ 障害物情報処理部
３３ 自車位置検出部
３４ 前処理部
３５ 材質処理部
３６ スペクトルデータベース
３７ 地図情報部
４１ 回避制御目標値算出部
４２ 回避判定部
４３ 履歴データベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Avoidance control apparatus 11 Avoidance operation calculation apparatus 12 Vehicle motion control part 13 Camera 14 Wheel speed sensor 15 Yaw rate sensor 16 Acceleration sensor 17 Material detection sensor 18 Spectrometer 20 Steering control part
21 Steering angle servo controller 22 Steering angle motor 23 Speed control unit 24 Drive wheel motor controller 25 Acceleration system 26 Brake system 30 Acquired information processing unit 31 Own vehicle information processing unit 32 Obstacle information processing unit 33 Own vehicle position detection unit 34 Preprocessing Unit 35 material processing unit 36 spectrum database 37 map information unit 41 avoidance control target value calculation unit 42 avoidance determination unit 43 history database
Claims (4)
道路、建物の材質及び材質位置の情報を有する地図情報手段と、
複数の材質情報を記憶する材質情報記憶手段と、
前記材質検出手段で検出された前記対象物の材質と前記材質情報記憶手段からの複数の材質情報とに基づく前記対象物の材質の組み合わせと前記地図情報手段からの材質位置の情報とに基づき前記対象物の材質を特定する材質処理手段と、
自車の挙動を検出する挙動検出手段と、
前記道路内での自車位置を検出する自車位置検出手段と、
前記材質処理手段で特定された前記対象物の材質と前記挙動検出手段で検出された自車の挙動と前記自車位置検出手段で検出された自車位置と前記材質位置との相対的な位置関係とに基づき、自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する回避制御目標値算出手段と、
を備えることを特徴とする回避制御装置。 Material detecting means for detecting the material of the object;
Map information means having information on road, building material and material position;
Material information storage means for storing a plurality of material information;
Based on the combination of the material of the object based on the material of the object detected by the material detection means and the plurality of material information from the material information storage means and the information on the material position from the map information means. Material processing means for specifying the material of the object;
Behavior detection means for detecting the behavior of the vehicle;
Vehicle position detection means for detecting the vehicle position in the road;
The material of the object specified by the material processing means, the behavior of the own vehicle detected by the behavior detecting means, and the relative position between the own vehicle position detected by the own vehicle position detecting means and the material position An avoidance control target value calculating means for calculating the control target value of the steering of the host vehicle and the vehicle speed based on the relationship;
An avoidance control device comprising:
道路、建物の材質及び材質位置の情報を有する地図情報手段と、
複数の材質情報を記憶する材質情報記憶手段と、
前記材質検出手段で検出された前記対象物の材質と前記材質情報記憶手段からの複数の材質情報とに基づき前記対象物の材質の組み合わせを得る材質処理手段と、
自車の挙動を検出する挙動検出手段と、
前記道路内での自車位置を検出する自車位置検出手段と、
前記材質処理手段で得られた前記対象物の材質の組み合わせと前記挙動検出手段で検出された自車の挙動と前記自車位置検出手段で検出された自車位置と前記材質位置との相対的な位置関係とに基づき、自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する回避制御目標値算出手段と、
を備えることを特徴とする回避制御装置。 Material detecting means for detecting the material of the object;
Map information means having information on road, building material and material position;
Material information storage means for storing a plurality of material information;
Material processing means for obtaining a combination of materials of the object based on the material of the object detected by the material detection means and a plurality of material information from the material information storage means;
Behavior detection means for detecting the behavior of the vehicle;
Vehicle position detection means for detecting the vehicle position in the road;
The combination of the material of the object obtained by the material processing means, the behavior of the own vehicle detected by the behavior detecting means, and the relative position of the own vehicle position detected by the own vehicle position detecting means and the material position An avoidance control target value calculating means for calculating a control target value of the steering of the host vehicle and the vehicle speed based on the correct positional relationship;
An avoidance control device comprising:
複数の材質情報を記憶する材質情報記憶手段と、
前記材質検出手段で検出された前記対象物の材質と前記材質情報記憶手段からの複数の材質情報とに基づき前記対象物の材質の組み合わせを得る材質処理手段と、
前記材質処理手段で得られた前記対象物の材質の組み合わせに基づき前記対象物が所定時間に移動し得る移動遷移確率を算出し、算出された移動遷移確率に基づき自車の操舵と車両速度の制御目標値を算出する回避制御目標値算出手段と、
を備えることを特徴とする回避制御装置。 Material detecting means for detecting the material of the object;
Material information storage means for storing a plurality of material information;
Material processing means for obtaining a combination of materials of the object based on the material of the object detected by the material detection means and a plurality of material information from the material information storage means;
Based on the material combination of the object obtained by the material processing means, a movement transition probability that the object can move in a predetermined time is calculated, and based on the calculated movement transition probability, the steering of the host vehicle and the vehicle speed are calculated. Avoidance control target value calculating means for calculating the control target value;
An avoidance control device comprising:
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